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【24h】

Mean-Shift of Variable Window Based on the Epanechnikov Kernel

机译:基于Epanechnikov核的可变窗口均值平移

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摘要

Mean shift is an effectively iterative algorithm, which has been widely used in image processing and computer vision. The monotonicity of the density based on the mean shift of the variable window and the convergence of the mean shift produce are not been strictly proved. The convergence of mean shift produce is proved according to Cauchy Convergence Criterion. The whole increasing of the density according to the Epanechnikov kernel is proved.
机译:均值平移是一种有效的迭代算法,已广泛应用于图像处理和计算机视觉中。尚未严格证明基于可变窗口均值偏移的密度的单调性和均值偏移产生的收敛性。根据柯西收敛准则证明了均值漂移产生的收敛性。证明了根据Epanechnikov核的整体密度增加。

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